随着现代计算机技术的迅速发展,视觉目标跟踪技术已经成为当前研究的重要问题之一。因为图像处理技术水平的逐渐提高,模式识别准确率相比较之前已经有了很大的提升,并且随着概率和统计等学科理论的发展以及计算机在硬件的提升,视觉分析就非常值得研究了。视觉目标跟踪结合图像处理、图像识别以及图像特征理解等多方面的知识,主要是从图像中获取多个检测目标,获得检测图像目标的状态,能够自动跟踪目标的技术。经过研究和使用,目标跟踪技术在市场诸多领域都得到广泛的运用,但是,它表现出来的问题也不可忽视,比如跟踪算法的性能容易受到目标所在的环境影响。当前,复杂场景下的视觉目标跟踪仍然是比较复杂的问题。与其他视觉目标跟踪场景不同,复杂场景下的视觉目标跟踪难度较大,受到光照强度以及背景等因素的影响,使得目标特征的描述变得比较困难。同时,复杂场景下的目标运动状态具有非线性等特征,这对一般的跟踪算法提出了更高的要求。本文在粒子滤波的基础之上,研究颜色空间、方向以及SIFT等目标描述特征,提出了基于概率数据关联和粒子滤波目标跟踪算法,最后经过实验结果显示,该算法符合预期的复杂环境多目标跟踪要求。